As 10 principais perguntas e respostas da entrevista de aprendizado profundo

Embora ainda em evolução, o Deep Learning surgiu como uma tecnologia inovadora no campo da Ciência de Dados. Do DeepMind do Google aos carros autônomos, as inovações do Deep Learning deixaram o mundo inteiro maravilhado. Empresas e organizações em todo o mundo estão adotando a tecnologia Deep Learning para aumentar as possibilidades de negócios. O resultado – a demanda por profissionais qualificados em Deep Learning e Machine Learning está aumentando em um ritmo sem precedentes. Na verdade, Data Science está tão em alta no mercado agora, que se você puder construir uma carreira em Data Science, você está pronto para começar!

Como você sabe, para conseguir um emprego de sucesso em Deep Learning, você deve primeiro acertar a entrevista – um dos desafios mais difíceis no processo de busca de emprego.

Por isso, decidimos tornar um pouco mais fácil para você obter um avanço e compilamos uma lista das dez perguntas mais comuns em entrevistas de Deep Learning!

1. O que é Aprendizado Profundo?

Deep Learning é o subconjunto de Machine Learning que usa Redes Neurais Artificiais para permitir que as máquinas simulem a tomada de decisões como humanos. As Redes Neurais são inspiradas na estrutura neuronal do cérebro humano. O Deep Learning encontrou inúmeras aplicações em áreas como detecção de recursos, visão computacional, reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural.

2. O que é Perceptron?

Para entender isso, você deve primeiro entender como um neurônio biológico funciona. Um neurônio consiste em um corpo celular, um axônio e dendritos.

Enquanto os dendritos recebem sinais de outros neurônios, o corpo celular soma todas as entradas recebidas e o axônio transmite as informações compiladas pelo corpo celular como sinais para outras células.

Assim, o Perceptron em uma rede neural recebe várias entradas, aplica várias transformações e funções a essas entradas e, finalmente, combina as informações para produzir uma saída. É um modelo linear usado para classificação binária.

3. Qual é a função de Pesos e Viés?

Para ativar um nó dentro de uma rede neural, temos que usar a seguinte fórmula:

saída = ativação_função(ponto_produto(pesos, entradas)+ polarização)

Aqui, os pesos determinam a inclinação da linha do classificador, enquanto a polarização permite que a função de ativação desloque a inclinação para a esquerda ou para a direita. Geralmente, o viés é tratado como uma entrada de peso com o valor x0.

4. Qual é o papel de uma função de ativação?

Uma função de ativação é usada para inserir não linearidade em uma rede neural para ajudá-la a aprender tarefas complexas. Ele aciona ou ativa um neurônio calculando a soma dos pesos e adicionando mais viés a ele. Sem uma função de ativação, uma rede neural só poderá realizar uma função linear, ou seja, a combinação linear de seus dados de entrada.

5. O que é Descida Gradiente?

Gradient Descent é um algoritmo de otimização que é usado para minimizar a função de custo de um parâmetro específico movendo-se continuamente na direção da descida mais íngreme, conforme determinado pelo negativo do gradiente.

6. O que é uma função de custo?

Uma função de custo (também chamada de "perda") é uma medida da precisão da rede neural em relação a uma amostra de treinamento específica e à saída esperada. Ele determina o desempenho de uma rede neural como um todo. Com redes neurais, o objetivo permanece sempre o mesmo – minimizar a função de custo ou erros.

7. O que é retropropagação?

Backpropagation é um algoritmo de treinamento usado em redes neurais multicamadas para melhorar o desempenho da rede. O método requer mover o erro de uma extremidade da rede para todos os pesos contidos dentro da rede, facilitando assim o cálculo eficiente do gradiente e minimizando o erro. Veja como funciona:

• Primeiro, os dados de treinamento são movidos para a frente de propagação para produzir a saída.
• Use o valor alvo e o valor de saída para calcular a derivada do erro em relação à ativação da saída.
• Retropropague os dados para todas as camadas ocultas e atualize os parâmetros (pesos e vieses). Continue até que o erro seja reduzido ao mínimo.
• Agora você pode alimentar entradas em seu modelo e pode prever saídas com mais precisão.

7. O que é Normalização de Dados? Por que isso é importante?

A normalização de dados é uma etapa de pré-processamento durante a retropropagação. Tem como objetivo eliminar ou minimizar a redundância de dados. A normalização de dados ajuda a redimensionar os valores para se ajustarem a um intervalo específico para obter melhor convergência para retropropagação – a média de cada ponto de dados é subtraída e dividida por seu desvio padrão.

8. Como você inicializa pesos em uma rede neural?

Basicamente, existem duas maneiras de inicialização de peso –

• Inicialize os pesos para zero (0): Ao fazer isso, seu modelo se torna exatamente como um modelo linear, o que significa que todos os neurônios e todas as camadas desempenharão a mesma função, prejudicando assim a produtividade da deep net.
• Inicialize os pesos aleatoriamente: Neste método, você atribui os pesos aleatoriamente inicializando-os muito próximos de 0. Como neurônios diferentes realizam cálculos diferentes, esse método garante melhor precisão.

9. O que são hiperparâmetros?

Os hiperparâmetros são variáveis ​​cujos valores são definidos antes do processo de treinamento. Eles determinam a estrutura de uma rede e como ela deve ser treinada.

Existem muitos hiperparâmetros usados ​​em redes neurais, como Função de Ativação, Taxa de Aprendizagem, Número de Camadas Ocultas, Inicialização do Peso da Rede, Tamanho do Lote e Momentum, para citar alguns.

10. O que é uma CNN? Quais são suas diferentes camadas?

CNN ou Rede Neural Convolucional é um tipo de rede neural profunda usada principalmente para analisar representações visuais. Essas redes usam uma série de perceptrons multicamadas que requerem pré-processamento mínimo. Enquanto as redes neurais usam um vetor como entrada, em uma CNN, a entrada são imagens multicanal.

As diferentes camadas da CNN são as seguintes:

• Camada Convolucional – Esta camada executa uma operação convolucional para criar muitas janelas de imagem menores para analisar os dados.
• Camada ReLU – Esta camada introduz não linearidade na rede. Ele altera todos os pixels negativos para zero.
• Camada de Pooling – Esta camada executa uma operação de redução de amostragem para reduzir a dimensionalidade de cada mapa de recursos.
• Camada Totalmente Conectada – Esta camada reconhece e classifica todos os objetos presentes na imagem de amostra.

Então, são 10 perguntas fundamentais de Deep Learning que seu entrevistador provavelmente fará durante sua entrevista de EAD. No entanto, apenas ler as perguntas da entrevista não é suficiente para quebrar uma entrevista de emprego - você deve possuir um conhecimento profundo do campo. O melhor curso de ação seria se inscrever em um programa de certificação Deep Learning e Machine Learning. Esses programas são projetados para ensinar a você o az de ML e DL.